变分自编码机（VAE）
变分自编码机（VAE：Variational autoencoders）和AE有着相同的架构，却被教会了不同的事情：输入样本的一个近似概率分布，这让它跟BM、RBM更相近。不过，VAE却依赖于贝叶斯理论来处理概率推断和独立（probabilistic inference and independence），以及重新参数化（re-parametrisation）来进行不同的表征。推断和独立非常直观，但却依赖于复杂的数学理论。基本原理是：把影响纳入考虑。如果在一个地方发生了一件事情，另外一件事情在其它地方发生了，它们不一定就是关联在一起的。如果它们不相关，那么误差传播应该考虑这个因素。这是一个有用的方法，因为神经网络是一个非常大的图表，如果你能在某些节点排除一些来自于其它节点的影响，随着网络深度地增加，这将会非常有用。